Выборка с возвращением
Бутстрэппинг отлично подходит для вычисления доверительных интервалов для средних значений — давайте потренируемся именно в этом!
nba_weights содержит веса группы игроков НБА в килограммах:
nba_weights = [96.7, 101.1, 97.9, 98.1, 98.1,
100.3, 101.0, 98.0, 97.4]
Ваша задача — вычислить 95%-й доверительный интервал для среднего веса игроков НБА на основе этого списка.
Для вас уже импортированы: random и numpy как np.
Это упражнение является частью курса
Симуляции Монте-Карло на Python
Инструкции к упражнению
- С помощью
random.choices()выполните 1 000 выборок по девять значений из списка с возвращением. - Вычислите среднее значение и 95%-й доверительный интервал по результатам симуляции: нижнюю границу интервала присвойте переменной
lower, верхнюю — переменнойupper.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
simu_weights = []
# Sample nine values from nba_weights with replacement 1000 times
for i in range(____):
bootstrap_sample = ____
simu_weights.append(np.mean(bootstrap_sample))
# Calculate the mean and 95% confidence interval of the mean for your results
mean_weight = ____
upper = ____
lower = ____
print(mean_weight, lower, upper)